Des obstacles et des zones d'ombre dans l'étude des processus de professionnalisation
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Ce texte se propose de rendre compte de l’un des objets de recherche travaillés par l’Institut de recherche sur les pratiques éducatives de l’Université de Sherbrooke et plus généralement par le réseau-observatoire international sur la professionnalisation dans les métiers relationnels et de l’interaction humaine. Deux des laboratoires membres de ce réseau-observatoire sont à l’origine de ce texte (IRPE et CIREL ; équipe interne Trigone-CIREL). Proposer d’étudier, d’analyser et de comprendre les processus de professionnalisation, c’est entreprendre de répondre à trois questions : quels sont les fondements épistémologiques et cadres d’analyse pouvant être mobilisés pour décrire, étudier et comprendre les processus de professionnalisation ? Quels sont les principaux concepts ou construits mobilisés et comment sont-ils épistémologiquement « légitimés » ? Quels sont les obstacles ou zones d’ombre identifiés dans l’étude des processus de professionnalisation ? Nous tenterons de répondre à ces trois questions en privilégiant deux perspectives : l’apprentissage professionnel et le développement professionnel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,051 |
| Communication savante | 0,030 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».